Nephrotoxicity of Vancomycin in Combination With Beta-Lactam Agents: Ceftolozane-Tazobactam vs Piperacillin-Tazobactam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vancomycin (VAN)-associated acute kidney injury (AKI) is increased when VAN is combined with certain beta-lactams (BLs) such as piperacillin-tazobactam (TZP) but has not been evaluated with ceftolozane-tazobactam (C/T). Our aim was to investigate the AKI incidence of VAN in combination with C/T (VAN/C/T) compared with VAN in combination to TZP (VAN-TZP). METHODS: We conducted a multicenter, observational, comparative study across the United States. The primary analysis was a composite outcome of AKI and risk, injury, failure, loss, end stage renal disease; Acute Kidney Injury Network; or VAN-induced nephrotoxicity according to the consensus guidelines. Multivariable logistic regression analysis was conducted to adjust for confounding variables and stratified Kaplan-Meir analysis to assess the time to nephrotoxicity between the 2 groups. RESULTS: We included VAN/C/T (n = 90) and VAN-TZP (n = 284) at an enrollment ratio of 3:1. The primary outcome occurred in 12.2% vs 25.0% in the VAN-C/T and VAN-TZP groups, respectively (P = .011). After adjusting for confounding variables, VAN-TZP was associated with increased odds of AKI compared with VAN-C/T; with an adjusted odds ratio of 3.308 (95% confidence interval, 1.560-6.993). Results of the stratified Kaplan-Meir analysis with log-rank time-to-nephrotoxicity analysis indicate that time to AKI was significantly shorter among patients who received VAN-TZP (P = .004). Cox proportional hazards analysis demonstrated that TZP was consistent with the primary analysis (P = .001). CONCLUSIONS: Collectively, our results suggest that the AKI is not likely to be related to tazobactam but rather to piperacillin, which is a component in VAN-TZP but not in VAN-C/T.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».